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Um eine robuste multiple lineare Regression in SPSS Version 27 durchzuführen, benötigst du in der Regel kein zusätzliches Add-on, da SPSS grundlegende Funktionen für die multiple lineare Regression bietet. Allerdings ist die Standardmethode nicht robust gegenüber Ausreißern. Hier sind die Schritte, um eine robuste Regression durchzuführen: 1. **Daten vorbereiten**: Stelle sicher, dass deine Daten korrekt eingegeben sind und keine fehlenden Werte aufweisen. 2. **Robuste Regression durchführen**: - Gehe zu „Analysieren“ > „Regression“ > „Linear“. - Wähle deine abhängige Variable und die unabhängigen Variablen aus. - Klicke auf „Optionen“ und aktiviere die Option für robuste Standardfehler, falls verfügbar. In SPSS 27 gibt es möglicherweise keine direkte Option für robuste Regression, aber du kannst die robusten Standardfehler über die „Allgemeine lineare Modell“-Funktion oder durch die Verwendung von Syntax erreichen. 3. **Syntax verwenden**: Wenn du mit der SPSS-Syntax vertraut bist, kannst du robuste Regressionen auch über die Syntax durchführen. Ein Beispiel für die Syntax könnte so aussehen: ```spss REGRESSION /MISSING LISTWISE /DEPENDENT abhängige_Variable /METHOD=ENTER unabhängige_Variable1 unabhängige_Variable2 /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA. ``` 4. **Ergebnisse interpretieren**: Überprüfe die Ausgaben auf die Koeffizienten und die Robustheit der Schätzungen. Falls du spezifische robuste Regressionstechniken benötigst, wie z.B. Huber- oder Tukey-Methoden, könnte es notwendig sein, ein zusätzliches Add-on oder eine andere Software zu verwenden, die diese speziellen Methoden unterstützt. Für detaillierte Anleitungen und spezifische Funktionen kannst du auch die SPSS-Dokumentation konsultieren.
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Um statistisch zu testen, ob ein Unterschied zwischen den Individuenzahlen zweier Arten je nach Nutzungskategorie signifikant ist, kannst du einen Chi-Quadrat-Test oder einen t-Test verwenden, je nach... [mehr]
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Nein, das ist nicht ganz korrekt. Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, unter der Annahme, dass die Nullhypothese (H0) wahr ist, ein Ergebnis zu erhalten, das mindestens so extrem ist wie das tat... [mehr]
Nein, das ist nicht dasselbe. Beim Signifikanztest bezieht sich der p-Wert auf die Wahrscheinlichkeit, die beobachteten Daten (oder extremere Daten) zu erhalten, gegeben dass die Nullhypothese (H0) wa... [mehr]
Im Jahr 2021 lag die Übersterblichkeit in Deutschland bei etwa 8 Prozent im Vergleich zum Durchschnitt der Jahre 2017 bis 2020. Das bedeutet, dass es rund 71.000 mehr Todesfälle gab als im D... [mehr]
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